【转载】Caffe + Ubuntu 14.04 + CUDA 6.5 新手安装配置指南

洋洋洒洒一大篇，就没截图了，这几天一直在折腾这个东西，实在没办法，不想用Linux但是，为了Caffe，只能如此了，安装这些东西，遇到很多问题，每个问题都要折磨很久，大概第一次就是这样的。想想，之后应用，应该还会遇到很多问题吧，不过没办法了，骑虎难下！！这里有个建议是，如果将来要做大数据集，最好事先给Linux留多点空间，比如Imagenet，估计500G都不为过。另外，请阅读完，至少一个部分再进行动手操作，避免多余的工作，写作能力有限，尽请见谅。
这篇安装指南，适合零基础，新手操作，请高手勿要吐槽！
简单介绍一下：Caffe，一种Convolutional Neural Network的工具包，和Alex的cuda-convnet功能类似，但各有特点。都是使用C++ CUDA进行底层编辑，Python进行实现，原作不属于Ubuntu 12，也有大神发布了Windows版，但其他相关资料较少，不适合新手使用，所以还是Ubuntu的比较适合新手。（相对而言）

本文主要包含5个部分，包括：
第一部分 Linux安装
第二部分 nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试
第三部分 Caffe的安装和测试
第四部分 Python安装和调试
第五部分 Matlab安装和调试

第一部分 Linux安装

Linux的安装，如果不是Linux粉，只是必须，被迫要用它来作作科研什么的，建议安装成双系统，网上方法很多，这里我就不详细写了，安装还算是傻瓜式的，和windows的过程类似，至于语言，如果觉得难度还不够大的话，完全可以装E文版的，甚至日文，德文~~~，我是装的简体中文版，我总共用分出的100G的空间来安装Ubuntu 14.04，这个版本是最新的版本，有个好处是，可以直接访问Windows8.1的NTFS分区，不用做额外的操作，而且支持中文，例如：$ cd /media/yourname/分区名字/文件夹名，当然GUI就更方便了

我的分区设置如下：

根分区： \ 50G，

Swap交换分区：16G ，这里，我设置和我的内存一样，据说小于16G的内存，就设置成内存的1.5-2倍

Home分区：剩余的34G

装好之后，重启电脑，有的人会直接进Linux，有的会直接Windows，谷歌或者百度解决方法吧，因为我也说不清这个具体怎么搞定。

我的台式机，搞定了，可是笔记本，把Windows分区也给破坏了，最后只能重装Windows 8.1，但因为笔记本没有nVidia的GPU所以不想再折腾了。

PS: 其实到现在感觉空间可能小了, 想想Imagenet 137G的训练文件，觉得应该把Home设置成300-500G以上，会更合适吧。下次安装的时候，再改了，现在暂时不想动了。
PS：今天还是重新装了，把home分区扩大到500G。所以建议真的要大数据实验的小伙伴，也趁早考虑。

PS： Ubuntu下访问网页总是很慢，让我深感它和Windows的差距，可是为什么还是有那么多人向往它呢？下面的办法可以解决部分访问的问题，特别是国外的网站，但是遇到一些调用了被墙的网站的东西，比如google的字体，还是没办法，仍然会在哪里转圈圈。这里似乎是操作系统的机制引起，Windows的浏览器会忽略那些错误，而Ubuntu下的浏览器会不停尝试。废话少说，部分问题的解决办法：

$ sudo apt-get install dnsmasq

$ sudo gedit /etc/dnsmasq.conf

找到 # resolv-file=

修改为：resolv-file=/etc/resolv.dnsmasq.conf

$ sudo cp /etc/resolv.conf /etc/resolv.dnsmasq.conf

$ sudo gedit /etc/resolv.conf
删除所有域名服务器，保留：nameserver 127.0.0.1

第二部分：nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试

PS：这里其实可以参考nVidia 官方提供的CUDA安装手册，非常相近，32页的，不过是全英文的，我就是参考这个文档完成后面的配置和验证工作。https://developer.nvidia.com/rdp/cuda-65-rc-toolkit-download#linux。一般要输入你的用户名和密码，就是下载6.5的那个账号。

一、Verify You Have a CUDA-Capable GPU

执行下面的操作，然后验证硬件支持GPU CUDA，只要型号存在于https://developer.nvidia.com/cuda-gpus，就没问题了

$ lspci | grep -i nvidia

二、Verify You Have a Supported Version of Linux

$ uname -m && cat /etc/*release

重点是“x86_64”这一项，保证是x86架构，64bit系统

三、Verify the System Has gcc Installed

$ gcc --version

没有的话就先安装吧，这个是必须的用来编译CUDA Toolkit，不过Ubuntu 14.04是默认有的

四、Download the NVIDIA CUDA Toolkit

下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

验证地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cuda-rc-checksums

$ md5sum <filename>

例如：md5sum cuda_6.5.11_rc_linux_64.run ，这个文件的正确 md5 = a47b0be83dea0323fab24ca642346351

这个感觉蛮重要，我第一次安装的时候md5就没通过，强制安装，结果就有问题，后面重新下载了再安装了一次

五、Handle Conflicting Installation Methods

根据官网介绍，之前安装的版本都会有冲突的嫌疑

所以，之前安装的Toolkit和Drievers就得卸载，屏蔽，等等

六、Graphical Interface Shutdown

退出GUI，也就是X-Win界面，操作方法是：同时按：CTRL+ALT+F1（F2-F6），切换到TTY1-6命令行模式。

关闭桌面服务：

$ sudo stop lightdm

七、Interaction with Nouveau

Nouveau是一个开源的显卡驱动，Ubuntu 14.04 默认安装了，但是它会影响nVidia驱动的安装，所以只有请他回老家了，sorry！

1. 将nouveau添加到黑名单，防止它启动

$ cd /etc/modprobe.d
$ sudo vi nvidia-graphics-drivers.conf
写入：blacklist nouveau

保存并退出: wq!
检查：$ cat nvidia-graphics-drivers.conf

2. 对于：/etc/default/grub，添加到末尾。
$ sudo vi /etc/default/grub
末尾写入：rdblacklist=nouveau nouveau.modeset=0
保存并退出: wq!
检查：$ cat /etc/default/grub

3. 官网提供的操作：

$ sudo mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r)-nouveau.img

然后重新生成initrd文件

$ sudo dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)
$ sudo update-initramfs -u

上面那条是nVidia官方提供的命令，不知道为什么在我这里会提示dracut是不存在的命令，也许是版本问题，或者少了什么包，不过无所谓，第二条命令也可以搞定，应该是一样的功能。（如果我理解错误，欢迎小朋友们指教，我会改正）
PS：其实，这一连串的工作，有点没搞懂，因为有的命令和文件不存在。原理理解了，但是步骤还是有点模糊，不过，我是照上面的操作完成了，后面的也没出问题，应该应付过去了吧。

八、Installation
鉴于安装过程中遇到的一些问题和启示，建议先安装官方最新版的显卡驱动，然后再安装CUDA，这里可能是CUDA内置的驱动不太完整，或者适应性差了一点。GTX显卡驱动的下载地址如下（Tesla版的驱动，请大家自己去nVidia的官网下载）：
下载地址：http://www.geforce.cn/drivers$ sudo sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-340.24.run

切换到cuda_6.5.11_rc_linux_64.run 所在的目录，然后执行安装命令：
$ sudo sh cuda_6.5.11_rc_linux_64.run
再次提醒，安装前一定要执行 md5sum ，我第一次安装就是执行了，发现不一样，然后没有理它直接安装，导致安装的Sumary里显示Driver成功，Toolkit和Samples失败，第二次在装就好了。

至于如果发现md5检测不一致，怎么办？别逗了，去nVidia重新下载就行了，地球人都知道，别无限循环就好^_^!

这里会一路问你各种问题，基本上就是Accept-yes-Enter-yes-Enter-yes-Enter，其实就是让你接受协议，然后安装的默认位置确认等等，recruit就别自定义安装位置了，默认才是天堂。
安装完会提示丢失了四个库：libGLU.so, libx11.so, libxmu.so, libxi.so 这个木有关系，下一步就是解决这个问题的。

九、Extra Libraries

安装一些必要的库文件，譬如：OpenGL (e.g., Mesa), GLU, GLUT, and X11 (including Xi, Xmu, and GLX).

$ sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

这个可以切换到GUI界面在操作，要不然那些提示信息，都是乱码，什么都看不懂，不过如果你的系统是E文的，这句话忽略。

这里，保证网络不要中断就行了，吐槽一下：该死的锐捷认证，这Ubuntu都出到14.04了，你12版本的客户端还没出来，害我之前折腾了1整天网络，现在被迫沦落到蹭网族，有点想吐的感觉！！！！

十、驱动装完了，可以回到GUI界面了，也可以继续留这里玩文本。。。

$ sudo start lightdm

十一、POST-INSTALLATION ACTIONS
这一步就是验证一下安装是否正确，编译和完成以下CUDA自带的程序，建议做一下~

1. Environment Setup

$ export PATH=/usr/local/cuda-6.5/bin:$PATH
$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-6.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

2. (Optional) Install Writable Samples

$ cuda-install-samples-6.5.sh <dir>

安装到Home下，搞定了之后可以在GUI下调整一下，主要是前面的要求，会有一个Sample的文件夹 NVIDIA_CUDA-6.5_Samples在Home的根目录下就ok了。因为后面编译测试各方面什么的方便。其实如果之前安装CUDA驱动和Toolkit一切正常，这一步基本可以省略，应该会自动建立，但检查一下无妨。

3. Verify the Installation

a. 验证驱动的版本，其实主要是保证驱动程序已经安装正常了

$ cat /proc/driver/nvidia/version
b. Compiling the Examples

$ nvcc -V

不出意外的话应该会提示，nvcc没有安装，其实就是，nvidia-cuda-toolkit的编译器没有安装完整，总之，根据提示继续就好了

$ sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

我这里还差接近400MB的文件要下载，它是全自动的，所以只要保证网络畅通，一杯咖啡在手，然后就可以XXX了。可悲的是，我这里天色已晚，隔壁的Wifi也断了，笔记本的360随身Wifi连上一会也断了，只有收东西回宿舍，明天再继续了。看看表，靠，00：03，今天打卡时间又错过了。

次日，这里安装完，就可以编译了，切换目录到~/NVIDIA_CUDA-6.5_Samples，记性没问题的话，应该还记得它是安装在Home文件夹的，穿越过去就好了，然后执行：

$ cd /home/username/NVIDIA_CUDA-6.5_Samples
$ make

c. Running the Binaries

运行编译好的文件，看看设备的基本信息和带宽信息：

$ cd /bin/x86_64/linux/release
$ ./deviceQuery

$ ./bandwidthTest

PS：如果测试的时候出现说运行版驱动和实际驱动不符（英文原文不记得了，没记下来），原因可能是因为后面安装的nvidia-cuda-toolkit更新了配置文件，所以和原始的Cuda-Samples的配置或者是驱动程序有变化，所以检测无法编译通过。考虑下面的解决方法：
1. 卸载现有驱动
$ sudo nvidia-installer --uninstall
2. 下载合适版本的驱动，并安装：
下载地址：http://www.geforce.cn/drivers$ sudo sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-340.24.run
3. 重装CUDA Toolkit
$ sudo sh cuda_6.5.11_rc_linux_64.run
好了，到这里所有nVidia CUDA的安装就结束了，下面看看Caffe如何安装

第三部分 Caffe的安装和测试

对于Caffe的安装严格遵照官网的要求来：http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html

一、安装BLAS，这里可以选择（ATLAS，MKL或者OpenBLAS），我这里使用MKL，首先下载并安装英特尔® 数学内核库 Linux* 版MKL，下载链接是：https://software.intel.com/en-us/intel-education-offerings，可以下载Student版的，先申请，然后会立马收到一个邮件（里面有安装序列号），打开照着下载就行了。下载完之后，要把文件解压到home文件夹(或直接把tar.gz文件拷贝到home文件夹,为了节省空间，安装完记得把压缩文件给删除喔～)，或者其他的ext4的文件系统中。

接下来是安装过程，先授权，然后安装：
$ tar zxvf cpp_studio_xe_2013_sp1_update3.tar.gz （如果你是直接拷贝压缩文件过来的）
$ chmod a+x /home/username/cpp_studio_xe_2013_sp1_update3 -R
$ sudo ./install_GUI.sh

PS: 这里安装的时候，我遇到一些插曲，先在这里特别提醒大家一下，避免在犯错，这些都是我安装的时候，遇到的"little bug"。

1. 一个很2的问题，在启动linux的时候，手贱点了一下系统自动更新，可能正好更新到某个关键组件，授权的时候，始终无效，这个大概解决就是记得更新完，重启，然后关机，我弄的时候，重启也没用。
2. 记得把解压后的studio_xe软件包丢到home下，或者干脆直接在home里解压，注意这里它是保存在home/username, 这里的username是你的用户名。这一步主要是，让安装程序处于linux的文件系统中，为了修改权限做保证。

3. 使用chmod对文件夹及其子文件进行授权，安装程序是install_GUI.sh，它调用了install.sh，接下来又调用了一连串的文件，这些文件都必须具有可执行的权限，所以，你懂了~照着上面的步骤就好了

4. 安装的时候，可以安装到root权限下，或者sudo权限，我是装在root权限下，避免麻烦，这时就必须确保已经为root设置过密码了，然后会让你输入你申请的时候发给你的序列号。没设置的话，执行：

$ sudo passwd root

5. Everything is OK！

PS2：我不会告诉你，我第一次安装的时候，不仅仅装了Studio XE，还装了MKL，也装了OpenBLAS，为了装OpenBLAS还装来gFortran编译器，因为一直编译Caffe不通过，其实这都是白费功夫，都是没有认真读官网的说明导致的。至于这集中库的性能，应该是MKL>OpenBLAS>ATLAS，官网的介绍也提到。在装完MKL，需要做的一件事是：SET BLAS := open in Makefile.config，这个我在后面安装Caffe到时候会写。

二、MKL与CUDA的环境设置

文件夹切换到/etc/ld.so.conf.d，并进行如下操作

1. 新建intel_mkl.conf，并编辑之：
$ cd /etc/ld.so.conf.d

$ sudo vi intel_mkl.conf

/opt/intel/lib/intel64
/opt/intel/mkl/lib/intel64

2. 新建cuda.conf，并编辑之：
$ sudo vi cuda.conf

/usr/local/cuda/lib64

/lib

3. 完成lib文件的链接操作，执行：

$ sudo ldconfig -v

三、安装OpenCV

1. 下载地址：https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV，如果觉得难度不够的话，可以选择官网的安装包：http://opencv.org/，我这里是根据大神编译过的版本进行安装的。

2. 切换到文件保存的文件夹，然后安装依赖项：

sudo ./dependencies.sh

3. 安装openCV，因为不知道有什么区别，所以就安装最新版opencv2_4_8吧，有偏好可以根据自己的要求进行设置：

sudo ./opencv2_4_8.sh
保证网络畅通，因为软件需要联网这里时间较长，请耐心等待。。。，所以就安四、安装其他依赖项

1. Google Logging Library（glog），下载地址：https://code.google.com/p/google-glog/，然后解压安装：

$ tar zxvf glog-0.3.3.tar.gz
$ ./ configure

$ make
$ sudo make install

2. 其他依赖项，确保都成功

$ sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev
如果安装过程中出现错误，E: Sub-process /usr/bin/dpkg returned an error code (1)，可能是因为sudo apt-get install出现到意外，不用着急，可以试试这个解决办法：
$ cd /var/lib/dpkg
$ sudo mv info info.bak
$ sudo mkdir info
$ sudo apt-get --reinstall install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev

五、安装Caffe并测试

1. 切换到Caffe的下载文件夹，然后执行：

$ cp Makefile.config.example Makefile.config

修改新生成的Makefile.config文件，修改“BLAS := mkl”，这个非常重要。

$ make all
$ make test

$ make runtest

错误Fixed：

1. 如果提示： make: protoc: 命令未找到，那是因为protoc没有安装，安装一下就好了。
$ sudo apt-get install protobuf-c-compiler protobuf-compiler

2. 提示“src/caffe/util/math_functions.cu(140): error: calling a host function("std::signbit ") from a globalfunction("caffe::sgnbit_kernel ") is not allowed”

解决办法：

修改 ./include/caffe/util/math_functions.hpp 224行

删除(注释)：using std::signbit;

修改：DEFINE_CAFFE_CPU_UNARY_FUNC(sgnbit, y[i] = signbit(x[i]));

为：DEFINE_CAFFE_CPU_UNARY_FUNC(sgnbit, y[i] = std::signbit(x[i]));

这个方法感谢网友：嗆熱DJ$998。
得到作者，大神Yangqing Jia的回复，解决方法如上，没有二致。

六、使用MNIST数据集进行测试

Caffe默认情况会安装在$CAFFE_ROOT，就是解压到那个目录，例如：$ home/username/caffe-master，所以下面的工作，默认已经切换到了该工作目录。下面的工作主要是，用于测试Caffe是否工作正常，不做详细评估。具体设置请参考官网：http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.html

1. 数据预处理

可以用下载好的数据集，也可以重新下载，我网速快，这里就偷懒直接下载了，具体操作如下：

$ cd data/mnist
$ sudo sh ./get_mnist.sh

2. 重建LDB文件，就是处理二进制数据集为Caffe识别的数据集，以后所有的数据，包括jpe文件都要处理成这个格式

$ cd examples/mnist
$ sudo sh ./create_mnist.sh

生成mnist-train-leveldb/ 和 mnist-test-leveldb/文件夹，这里包含了LDB格式的数据集

3. 训练mnist

$ cd examples/mnist
$ sudo sh ./train_lenet.sh

至此，Caffe安装的所有步骤完结，下面是一组简单的数据对比，实验来源于MNIST数据集，主要是考察一下不同系统下CPU和GPU的性能。可以看到明显的差别了，虽然MNIST数据集很简单，相信复杂得数据集，差别会更大，Ubuntu+GPU是唯一的选择了。

测试平台：i7-4770K/16G/GTX 770/CUDA 6.5

Windows8.1 on CPU：620s

Windows8.1 on GPU：190s

Ubuntu 14.04 on CPU：270s

Ubuntu 14.04 on GPU：160s

第四部分 Python安装和调试

1. 安装caffe必须的一些依赖项：
$ sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-gflags Cython ipython

2. 配置路径，编辑Makefile.config

PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
PYTHON_LIB := /usr/local/lib

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib

3. 这里非常重要的是，为了确保支持Caffe Notebook里的程序，需要使用到IDE环境，并且支持iPython输出。